Różnice między korelacją dwuwymiarową i częściową

Dwuwymiarowe vs częściowa korelacja

W statystykach istnieją dwa rodzaje korelacji: korelacja dwuwymiarowa i korelacja częściowa. Korelacja odnosi się do stopnia i kierunku powiązania zjawisk zmiennych - zasadniczo jest to, jak dobrze można przewidzieć od drugiego. Jest to związek, który dzielą dwie zmienne; może być ujemny, pozytywny lub krzywoliniowy. Jest mierzony i wyrażany za pomocą skal numerycznych. Korelacje są dodatnie, gdy ich wartości rosną razem, a gdy ich wartości zmniejszają się, stają się ujemne. Istnieją trzy możliwe wartości w korelacji: 1 dotyczy doskonałej dodatniej korelacji; 0 reprezentuje, że nie ma korelacji; a -1 dotyczy idealnej korelacji negatywnej. Wartości te pokazują, jak dobra jest korelacja.

Istnieją dwa rodzaje korelacji: dwuwymiarowe i częściowa korelacja. Korelacja dwuwymiarowa odnosi się do analizy do dwóch zmiennych, często oznaczonej jako X i Y - głównie w celu ustalenia relacji empirycznej, którą mają. Z drugiej strony korelacja częściowa mierzy stopień między dwiema zmiennymi losowymi, z efektem zestawu kontrolowania zmiennych losowych.

Rodzaje korelacji

Korelacja dwuwymiarowa jest pomocna w prostym przetestowaniu hipotez powiązań i przyczynowości. Jest powszechnie stosowany w celu sprawdzenia, czy zmienne są ze sobą powiązane - zwykle mierzy to, jak te dwie zmienne zmieniają się razem. Cel analizy dwuwymiarowej jest poza opisem; to wtedy, gdy wiele relacji między wieloma zmiennymi jest badanych jednocześnie. Przykładem korelacji dwuwymiarowej jest długość i szerokość obiektu. Korelacja dwuwymiarowa pomaga zrozumieć i przewidzieć wynik zmiennej y, gdy zmienna x jest dowolna lub gdy jedna z zmiennych jest trudna do zmierzenia. Aby móc zmierzyć korelację dwuwymiarową, można uruchomić różne testy, w tym test korelacji produktu Pearson, test rozrzutu i test TAU-B Kendall. Wyniki testu tej korelacji są powszechnie wyświetlane w matrycy korelacji.

Częściowa korelacja odnosi się do związku między dwiema zmiennymi, gdy efekty jednej lub więcej powiązanych zmiennych są usuwane. Najlepiej go stosować w regresji wielokrotnej. Jest to metoda stosowana do opisania związku między dwiema zmiennymi, jednocześnie odbierając efekty innej zmiennej lub więcej w związku. Zbiera zmienne, aby móc stwierdzić, że wśród nich jest zbiorowe zachowanie. Częściowa korelacja jest przydatna do odkrywania fałszywych relacji i wykrywania ukrytych relacji. Przykładem częściowej korelacji jest związek między wysokością a wagą, jednocześnie kontrolowanie wieku.

Ultimatum

Różnica między korelacją dwuwymiarową a częściową korelacją polega na tym, że korelacja dwuwymiarowa jest stosowana do uzyskania współczynników korelacji, zasadniczo opisującą miarę zależności między dwiema zmiennymi liniowymi, podczas gdy korelacja częściowa jest stosowana do uzyskania współczynników korelacji po kontrolowaniu jednej lub większej liczby zmiennych.

Streszczenie:

1. W statystykach istnieją dwa rodzaje korelacji: korelacja dwuwymiarowa i korelacja częściowa.

2. Korelacja odnosi się do stopnia i kierunku powiązania zjawisk zmiennych - zasadniczo jest to, jak dobrze można przewidzieć od drugiego.

3. Istnieją dwa rodzaje korelacji: dwuwymiarowe i częściowa korelacja. Korelacja dwuwymiarowa odnosi się do analizy do dwóch zmiennych, często oznaczonej jako X i Y - głównie w celu ustalenia relacji empirycznej, którą mają.

4. Z drugiej strony korelacja częściowa mierzy stopień między dwiema zmiennymi losowymi, z efektem zestawu kontrolowania zmiennych losowych.

5. Różnica między korelacją dwuwymiarową a częściową korelacją polega na tym, że korelacja dwuwymiarowa jest stosowana do uzyskania współczynników korelacji, zasadniczo opisując miarę zależności między dwiema zmiennymi liniowymi, podczas gdy korelacja częściowa stosuje się do uzyskania współczynników korelacji po kontrolowaniu jednej lub większej liczby zmiennych.